Mise en place d’un système de prévision des ventes chez la Centrale Laitière

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Extraits et sommaire de ce document

Les bases de la performance industrielle et la nécessité de prévoir irrigue l'entreprise à tous les niveaux, de la direction à l'exécutant, dans tous les secteurs : vente, production, finances... Tous les besoins de prévisions ont un tronc commun: les perspectives de ventes à court et long termes. Mais de quelles prévisions parlons-nous?
Dans le sens de «prévision de la demande», il s'agit de se faire une idée des besoins du marché, sur différents horizons. Dans le sens de «prévision de ventes», il s'agit d'évaluer ce que l'entreprise vendra effectivement sur ces marchés. La première question s'adresse à l'industriel ou au logisticien, la deuxième aux commerciaux. Or, si les premiers sont des hommes de chiffres et d'analyses, il n'en est pas de même des seconds qui sont plus souvent des hommes de vente et de communication.
Pourquoi tenter de faire des prévisions ?
Sans être exhaustif, on peut citer, pour le court terme, en utilisant des prévisions de vente : Ajuster les approvisionnements et les stocks ; Prévoir les surcharges et les sous charges ; Ajuster l'effort commercial ; Estimer l'évolution de la trésorerie. Pour le long terme, en se référant à des prévisions de marchés, on pourra : Planifier les investissements en machines et compétences ; Prévoir l'évolution des gammes de produits ; Déterminer la politique commerciale (objectifs, communication, mode de distribution...) ; Etablir le budget annuel.
In fine, il s'agit d'améliorer le service rendu au client. En effet, les prévisions s'inscrivent dans les nécessaires logiques d'anticipation (pour raccourcir les délais) et de réduction de coût (pour être compétitif). Mais elles entretiennent le paradoxe de pouvoir être assez précises globalement (ou par famille de produits), et très aléatoires au niveau du détail (ou par articles) où elles seraient le plus utiles.
La notion de prévision recouvre des questions assez différentes selon les métiers et la nature des produits. Dans les entreprises qui travaillent avec la grande distribution, les prévisions se déclinent sur l'assortiment des produits, le réapprovisionnement, l'effet des promotions, le lancement de nouveaux produits. Dans celles qui travaillent avec l'industrie, il s'agit plus de prévoir les consommations du client (cas des commandes ouvertes en sous-traitance) ou les décisions d'achats pour les investissements lourds (bien d’équipement industriels).
Quelles sont les méthodes ? Deux types de méthodes existent : Celles qui se basent sur les évaluations faites par les acteurs de la vente (représentants, vendeurs, agents commerciaux) et celles qui se basent sur l'analyse de données par des méthodes statistiques. Les premières ont évidemment un caractère subjectif (optimiste ou pessimiste) marqué par le présent (ventes actuelles encourageantes ou décevantes). Elles ont l'avantage d'une mise en oeuvre rapide pour peu que les acteurs soient motivés.
La synthèse de ces tableaux est faite par un responsable qui pondère alors l'optimisme de chaque individu. Le problème est que ces prévisions sont souvent construites "par familles ou gammes de produits", car le vendeur ne peut en dire plus ou parce que les tableaux seraient trop fastidieux à remplir. Pourtant, la production a besoin de prévisions plus fines (avec des précisions supplémentaires telles que l’arôme, la couleur,...). Il faut alors pousser les prévisions plus loin, quitte à faire intervenir d'autres acteurs (Logisticiens, service approvisionnements,...) et des données empiriques liées à leur expérience. Les autres méthodes qui utilisent les mêmes idées (évaluations humaines, discussion, validation) telles que les jugements d'experts ne sont généralement pas utilisées par les PME-PMI.
Les méthodes statistiques nécessitent évidemment l'existence de données exploitables (qu'il faut donc avoir accumulées) et malgré leur objectivité, leur nature mathématique donne une impression de " boite noire" souvent nuisible.
La première partie de ce mémoire consiste à une présentation de la société centrale laitière et une illustration des enjeux et de l’intérêt des prévisions dans la gestion.
La deuxième partie permet de présenter les généralités sur les méthodes de prévisions. On distingue deux types de méthodes ; les méthodes quantitatives et les méthodes qualitatives. Le deuxième chapitre de cette partie indique les différents moyens et critères permettant de ce prononcer sur l’évaluation des méthodes de prévision.
La troisième partie et la dernière, décrit avec un détail minutieux les trois méthodes les plus connues à savoir : - La méthode de lissage ; La décomposition de séries chronologiques ; La méthode de Box-Jenkin.
Dans les deux premiers cas, il s'agit d'extrapoler le passé pour déduire une prévision. On en déduit en particulier les tendances et les saisonnalités du marché. Dans la troisième, il s'agit d'identifier une loi expérimentale adaptée aux données en vue de minimiser l'erreur. Ensuite, la méthode fournit au manager des informations explicites qui lui donnent la possibilité de juger si la loi adoptée à titre préliminaire est correcte pour la situation considérée.
Des logiciels ont, bien sûr, été créés pour faciliter une mise en oeuvre qui peut se concevoir dans les moyennes entreprises, mais également dans les petites.
Dans tous les cas, les systèmes de prévisions sont jugés sur : Le coût d'obtention et de traitement ; Le délai pour obtenir l'information ; La qualité des prévisions (fiabilité, précision) ; L'impact sur l'équipe. En fin de cette méthode, nous présenterons les avantages et les inconvénients de chaque méthode, afin de procurer les managers des moyens facilitant le choix de la méthode appropriée.

I. Présentation de la centrale laitière
I.1. Présentation générale
I.2. Structure et organisation
I.3. Répartition du capital
I.3.1. Instances dirigeantes
I.3.2. Effectif
I.3.3. Activités
I.5. Description du contrôle de gestion de la centrale laitière
I.5.1. Organisation du service du contrôle de gestion
I.5.2. Missions et rôle du service du contrôle de gestion
I.5.3. La Production Laitière
I.5.4. L’industriel
I.5.5. La Logistique
I.5.6. Le Commercial
I.5.7. Le Marketing
I.5.8. La Gestion Matières
I.5.9. Suivi des Reportings
I.6. Contrôle de Gestion des Filiales
I.7. L’intensité des rivalités inter firmes
I.7.1. La menace de nouveaux entrants
I.8. Les conditions de la demande
I.9. Les conditions de distribution
II. Prévision et management
II-1 Le rôle de la prévision dans la prise de décision
II-2 Technique de prévision
II-3 Choix d’une technique de prévision
II-3-1 L'horizon temporel
II-3-2 Degré de détail
II-3-3 Nombre d’éléments
II-3-4 Contrôle par opposition à planification
II-3-5 Stabilité
II-3-6 Procédure existantes de planification
III. Généralités sur les méthodes de prévision
III-1 Typologie de la demande
III-2 Généralités sur les méthodes de prévision
III-3 Les méthodes qualitatives
III-4 Les méthodes quantitatives
III-5 Erreurs et incertitude sur les prévisions
IV. L'évaluation des techniques de prévision
IV-1 La loi sous-jacente à un ensemble de données
IV-2 La précision des techniques de prévision et la mesure de l’erreur
IV-3 Le type de modèle représenté par les techniques de prévision
IV-4 Les coûts d’une technique de prévision
IV-5 L'horizon temporel dans les méthodes de prévision
IV-6 Applicabilité
V. La prévision par les techniques de lissage
V-1 Moyennes mobiles simple
V-2 Lissage exponentiel
V-3 Lissage d’ordre supérieur
VI. Méthode classique de prévision par décomposition de séries chronologiques
VI-1 Identification des différents facteurs intervenant dans la loi
VI-2 Variations saisonnières et aléa
VI-3 L’aléa
VI-4 Les variations saisonnières
VI-5 Moyenne mobile centrée
VI-6 Moyenne médiale
VII. La méthode de prévision de Box-Jenkins
VII-1 Aperçu de la méthode
VII-2 Différents types de modèle Box-Jenkins

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